Каждую осень исследователь из MIT Джуда Коэн анализирует атмосферные паттерны, чтобы предсказать зимнюю погоду. Его работа сосредоточена на понимании того, как стратосферные условия влияют на сезонный климат, с целью повышения точности прогнозов. Результаты исследований Коэна могут улучшить готовность к экстремальным зимним явлениям, что будет полезно для таких отраслей, как сельское хозяйство и энергетика.
MIT способствует развитию крепкой культуры наставничества, что значительно влияет на сотрудничество и инновации среди студентов. Преподаватели и старшекурсники активно направляют своих сверстников, улучшая учебный процесс на фоне стремительных технологических изменений, особенно в области искусственного интеллекта. Эта поддерживающая среда готовит студентов к эффективному преодолению будущих вызовов.
Новые наушники оснащены активным шумоподавлением, поддержкой многоточечного Bluetooth и стильным дизайном. Они обеспечивают бесшовное подключение к нескольким устройствам, что значительно улучшает опыт многозадачности. Время работы от батареи вполне конкурентоспособно, что позволяет наслаждаться длительным прослушиванием. Эти характеристики делают их серьезным конкурентом на насыщенном рынке.
Фреймворк RL-AWB решает проблему цветовой постоянства в ночной съемке в области вычислительной фотографии, сочетая статистические методы с глубоким обучением с подкреплением. Он использует специально разработанный статистический алгоритм для обнаружения серых пикселей и оценки освещения, динамически оптимизируя параметры, имитируя настройку, подобную профессиональной. Новый многосенсорный набор данных для ночной съемки поддерживает кросс-сенсорную оценку, демонстрируя улучшенные результаты в различных условиях освещения. Дополнительную информацию можно найти на странице проекта.
Статья представляет собой обзор стохастического латентного дифференциального вывода (SLDI) — рамочной модели, которая объединяет стохастические дифференциальные уравнения (СДУ) и глубокие генеративные модели для улучшения оценки неопределенности в машинном обучении. Встраивая СДУ Ито в латентное пространство вариационного автокодировщика, SLDI поддерживает моделирование в непрерывном времени и использует нейронные сети для параметризации компонентов СДУ. Этот подход решает проблему нерегулярного выборочного сбора данных, сохраняя при этом математическую строгость. Ключевыми инновациями являются связанная система прямых и обратных процессов для латентной динамики и градиентов, а также регуляризованная по траекториям функция потерь для стабилизации обучения в глубоких латентных СДУ, что открывает новые горизонты в стохастическом вероятностном машинном обучении.
Представлена новая модель Neural Prophet с глубокими нейронными сетями (NP-DNN), которая значительно улучшает прогнозирование цен на фондовом рынке, достигая впечатляющей точности в 99,21%. Используя нормализацию по Z-оценке и решая проблему пропущенных данных, модель задействует многослойный перцептрон (MLP) для выявления сложных закономерностей и превосходит существующие методы.
Google и Character.AI достигли соглашения по пяти искам в четырех штатах, касающимся несовершеннолетних, которые, как утверждается, пострадали от взаимодействия с чат-ботами Character.AI. Конкретные условия соглашения, включая финансовые аспекты и изменения в политике, не были раскрыты. Это соглашение подчеркивает продолжающуюся озабоченность по поводу безопасности ИИ и необходимость регулирования для защиты молодых пользователей от потенциальных рисков, связанных с взаимодействием с искусственным интеллектом.
Модели искусственного интеллекта становятся все более мощными, что приводит к увеличению числа взаимодействий как со стороны потребителей, так и со стороны предприятий. Этот рост использования ведет к значительному увеличению объема обрабатываемых токенов, подчеркивая нарастающую зависимость от ИИ для выполнения различных задач. Организациям может потребоваться адаптировать свои стратегии управления токенами в соответствии с этой тенденцией.
Робот-пылесос Roborock Saros Rover, который скоро выйдет на рынок, стал первым двухногим роботом, способным перемещаться по сложным пространствам и достигать труднодоступных мест. В отличие от традиционных пылесосов, он использует современные алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения препятствий и навигации. Эта инновация призвана повысить эффективность уборки в домах с разнообразной планировкой.
Крупный автопроизводитель переводит свои операции в собственные руки, чтобы сократить затраты и сохранить больший контроль над производственными процессами. Этот стратегический шаг направлен на повышение эффективности и качества, а также на уменьшение зависимости от внешних поставщиков. Последствия этого решения могут существенно изменить динамику цепочек поставок в автомобильной отрасли.
Центр имени Джеймса М. и Кэтлин Д. Стоун по неравенству и формированию будущего труда был официально открыт 3 ноября 2025 года. Цель центра — объединить ученых, политиков и практиков для анализа критических вопросов, связанных с экономическим неравенством и изменениями на рынке труда. Основные инициативы будут сосредоточены на исследованиях, разработке политик и практических приложениях, направленных на создание справедливых условий труда.
Исследователи разработали метод FLEx (Few-shot Language Explanations), который улучшает работу языковых моделей, используя небольшой набор тщательно подобранных объяснительных примеров. Метод основан на кластеризации ошибок модели и обобщении эффективных исправлений, что позволяет повысить точность в таких задачах, как решение математических задач и ответ на вопросы, без изменения весов модели. Оценка на таких датасетах, как CounterBench и GSM8K, показала, что FLEx значительно превосходит традиционный подход с цепочкой размышлений, снижая количество ошибок до 83%. Этот метод может упростить процесс исправления в областях, требующих экспертного мнения.